培训路线
后端 AI 培训最怕两种失衡：一种是只会让 agent 写代码，不会定义 contract 和验证；另一种是只会看概念页，始终没有真正跑出一条接口到上线的闭环。这份路线把训练拆成 4 个阶段，每个阶段都要求产出真实文档、命令和交付证据。
怎么使用这份路线
- 如果你是第一次给后端团队做 AI 培训，按阶段顺序推进，不要跳过验证与发布阶段。
- 如果团队已经能稳定生成接口，但经常在 migration、回归或上线时失控，直接从对应阶段补课。
- 每个阶段都要选一个真实任务做练习，而不是只读完文档。
阶段一：把接口边界写清
训练目标
- 能把请求、响应、错误码、鉴权和兼容性要求写成显式 contract。
- 能区分“需求还没清楚，先做 spec”与“contract 已经清楚，可以让 AI 实现”。
对应文档
练习任务
- 为一个已有接口补齐 OpenAPI 或等价 schema。
- 为一个新接口写出错误码表、鉴权说明和示例 payload。
达标信号
- 评审时讨论的是 contract 是否正确，而不是“controller 到底想干嘛”。
- 前端和测试能直接根据接口文档开始准备联调与回归。
阶段二：把数据和异步边界写清
训练目标
- 能把 schema 变更、索引、回填、缓存和队列策略说清楚。
- 能给第三方集成、Webhook 和后台任务补上幂等、重试和补偿规则。
对应文档
练习任务
- 设计一次带兼容期的 schema 变更，并写出 migration 与回填计划。
- 为一个外部 provider 接入写出 adapter 边界、重试策略和失败分类。
达标信号
- 团队在 PR 前就能说明回滚路径，而不是上线后才补救。
- 对缓存、队列和异步任务不再用“先接上再说”的方式推进。
阶段三：把验证链固定下来
训练目标
- 能把 lint、type-check、unit、integration、contract、smoke 串成固定门禁。
- 能在 reviewer 提问前主动给出测试证据和剩余风险。
对应文档
练习任务
- 选一个真实 bugfix，要求用最小 patch + 验证命令 + 风险说明完成。
- 给一个接口补 contract test 与 integration test，并记录 smoke path。
达标信号
- “build 过了”不再被当作完成标准。
- 作者能明确说明哪些风险已覆盖、哪些风 险仍未覆盖。
阶段四：把生产运行与协作收口
训练目标
- 能把日志、trace、metrics、告警和回滚要求接到交付链上。
- 能把后端交付物稳定 handoff 给前端、测试和运维。
对应文档
练习任务
- 为一个关键链路补 request ID、trace 和告警指标。
- 为一次发布写出 smoke、灰度、回滚和人工接管条件。
达标信号
- 发布前就知道出了问题先看哪条告警、回滚哪层制品。
- 跨团队 handoff 不再依赖口头解释或聊天记录。
推荐训练节奏
| 时间 | 重点 | 产出 |
|---|---|---|
| 第 1 周 | 接口 contract 与 prompt contract | 接口文档、错误码表、任务合同 |
| 第 2 周 | migration、数据回填、provider 集成 | migration 计划、adapter 说明、失败分类 |
| 第 3 周 | 测试与验证链 | 可执行验证命令、integration/contract test、smoke 说明 |
| 第 4 周 | 观测性、发布、跨团队交付 | 日志/指标清单、发布检查项、handoff 模板 |